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1000 tulosta hakusanalla Arvind Kumar

Implementierung von Live Telecasting Robo

Implementierung von Live Telecasting Robo

M Aravind Kumar; K Bala Sindhuri

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Dieses Buch fasst den Telepr senzroboter zusammen, ein ferngesteuertes Ger t auf R dern mit einem Display, das Videostreaming erm glicht und den Teilnehmern erlaubt, entfernte Orte zu sehen, als ob sie dort w ren. Das Projekt besteht aus einem Smartphone, auf dem ein Bildschirm erscheint, um virtuelle Realit t zu erleben, und einem vierr drigen Roboterfahrzeug. Die Bewegung des Roboters kann mit Hilfe einer Android-App gesteuert werden. Die Bewegung der Kamera des Roboters wird von einem Servomotor gesteuert und die Daten werden von einem Arduino-Board verarbeitet. Das gestreamte Video wird vom Smartphone ber den vom Arduino angegebenen Link empfangen. Dieser Roboter mit einer Kamera wird an einem entfernten Ort platziert, um die Umgebung mit Hilfe des Arduino in visueller Form zu erfassen. Das aufgenommene Bildmaterial wird auf dem Mobiltelefon des Benutzers angezeigt. Eine zus tzliche Funktion erm glicht es der Kamera, sich in die Richtung der Bewegungen des Handys des Benutzers zu bewegen. Dadurch erh lt der Benutzer ein Echtzeit-Erlebnis, als w re er dort, wo sich der Roboter befindet. Der Roboter kann auch ber eine auf dem Smartphone des Benutzers installierte App in jede beliebige Richtung bewegt werden. Die Kosten f r eine Telepr senz-Roboterplattform f r einen vollst ndigen und immersiven Fernbetrieb mit Arduino und suggestivem Feedback in Echtzeit sind effizient.
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Implementazione della trasmissione in diretta di Robo

Implementazione della trasmissione in diretta di Robo

M Aravind Kumar; K Bala Sindhuri

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Questo libro riassume il robot di telepresenza, un dispositivo a ruote controllato a distanza e dotato di un display per consentire lo streaming video che permette ai partecipanti di visualizzare luoghi remoti, come se fossero l . Il progetto consiste in uno smartphone in cui apparir uno schermo per sperimentare la realt virtuale e un veicolo robotico a 4 ruote. Il movimento del robot pu essere controllato utilizzando un'applicazione Android. Il movimento della telecamera del robot controllato dal servomotore e i dati vengono elaborati dalla scheda Arduino. Il video in streaming viene ricevuto dallo smartphone utilizzando il collegamento specificato da Arduino. Questo robot con telecamera viene posizionato in una posizione remota per catturare l'ambiente in forma visiva utilizzando Arduino. Le immagini catturate vengono visualizzate sul telefono cellulare dell'utente. Una funzione aggiuntiva consente alla telecamera di muoversi nella direzione dei movimenti del telefono dell'utente. In questo modo l'utente pu vivere un'esperienza in tempo reale come se fosse presente nel luogo in cui si trova il robot. Il robot pu anche essere spostato in qualsiasi direzione attraverso un'applicazione installata nello smartphone dell'utente. Il costo efficiente per una piattaforma robotica di tele-presenza per un funzionamento remoto completo e immersivo, con Arduino e feedback suggestivi e in tempo reale.
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Mise en oeuvre de la télédiffusion en direct Robo

Mise en oeuvre de la télédiffusion en direct Robo

M Aravind Kumar; K Bala Sindhuri

Editions Notre Savoir
2023
pokkari
Ce livre r sume le robot de t l pr sence, un dispositif t l command roues dot d'un cran permettant la diffusion vid o en continu, qui permet aux participants de voir des lieux loign s, comme s'ils y taient. Le projet se compose d'un smartphone sur lequel appara t un cran permettant de faire l'exp rience de la r alit virtuelle et d'un v hicule robotis quatre roues. Le mouvement du robot peut tre contr l l'aide d'une application Android. Le mouvement de la cam ra du robot est contr l par le servomoteur et les donn es sont trait es par la carte Arduino. Le flux vid o est re u par le smartphone en utilisant le lien sp cifi par l'Arduino. Ce robot quip d'une cam ra est plac dans un endroit loign pour capturer l'environnement sous forme visuelle l'aide d'Arduino. Les images captur es sont affich es sur le t l phone portable de l'utilisateur. Une fonction suppl mentaire permet la cam ra de se d placer dans la direction des mouvements du t l phone de l'utilisateur. Cela permet l'utilisateur de vivre une exp rience en temps r el, comme s'il tait pr sent l'endroit o se trouve le robot. Le robot peut galement tre d plac dans n'importe quelle direction gr ce une application install e sur le smartphone de l'utilisateur. Le co t est raisonnable pour une plateforme robotique de t l -pr sence pour une op ration distance compl te et immersive, avec Arduino et un retour d'information suggestif et en temps r el.
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Leistungsanalyse Eines Mimo-Ofdm-Systems Mit Relaying-Techniken

Leistungsanalyse Eines Mimo-Ofdm-Systems Mit Relaying-Techniken

M Aravind Kumar

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Dieses Buch fasst die Ein Relay-Netzwerk ist eine breite Klasse von Netzwerkkonfigurationen, die oft in drahtlosen Netzwerken verwendet wird, wo der Quellknoten und der Zielknoten nicht direkt kommunizieren k nnen und mit Hilfe einiger Knoten miteinander verbunden sind. Die verschiedenen Methoden, mit denen die Relais-Netzwerke im System implementiert werden, sind als Relaying-Techniken bekannt. In dieser Arbeit haben wir die spektrale Effizienz und BER-Leistungsanalyse des drahtlosen MIMO-OFDM-Systems mit verschiedenen Relaying-Techniken im Rayleigh-Fading-Kanal vorgestellt. Die simulierten Ergebnisse f r verschiedene Modulationsverfahren werden vorgestellt. Die erzielten Ergebnisse haben gezeigt, dass die hybride Relaying-Technik im Vergleich zu den anderen Relaying-Techniken eine bessere spektrale Effizienz und Bitfehlerrate (BER) bietet.
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Analyse de Performance Du Systeme Mimo-Ofdm Avec Techniques de Relayage

Analyse de Performance Du Systeme Mimo-Ofdm Avec Techniques de Relayage

M Aravind Kumar

Editions Notre Savoir
2023
pokkari
Un r seau de relais est une vaste cat gorie de configuration de r seau qui est souvent utilis e dans les r seaux sans fil, o le noeud source et le noeud de destination ne peuvent pas communiquer directement et sont interconnect s avec l'aide de certains noeuds. Les diff rentes m thodes par lesquelles les r seaux de relais sont mis en oeuvre dans le syst me sont connues sous le nom de techniques de relais. Dans cet article, nous avons pr sent l'analyse de l'efficacit spectrale et du TEB du syst me sans fil MIMO-OFDM avec diff rentes techniques de relais dans le canal d' vanouissement de Rayleigh. Les r sultats simul s pour diff rents sch mas de modulation sont pr sent s. Les r sultats obtenus ont montr que la technique de relais hybride offre une meilleure efficacit spectrale et un meilleur taux d'erreur binaire (TEB) par rapport aux autres techniques de relais.
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Analisi Delle Prestazioni del Sistema Mimo-Ofdm Con Tecniche Di Relaying

Analisi Delle Prestazioni del Sistema Mimo-Ofdm Con Tecniche Di Relaying

M Aravind Kumar

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Questo libro riassume la rete a rel un'ampia classe di configurazione di rete spesso utilizzata nelle reti wireless, dove il nodo sorgente e il nodo destinazione non possono comunicare direttamente e sono collegati tra loro con l'aiuto di alcuni nodi. I diversi metodi con cui le reti di relay vengono implementate nel sistema sono noti come tecniche di relaying. In questo lavoro abbiamo presentato l'analisi dell'efficienza spettrale e delle prestazioni del BER del sistema wireless MIMO-OFDM con diverse tecniche di relaying nel canale Rayleigh fading. Vengono presentati i risultati delle simulazioni per diversi schemi di modulazione. I risultati ottenuti hanno dimostrato che la tecnica di relaying ibrida fornisce prestazioni migliori in termini di efficienza spettrale e di bit error rate (BER) rispetto alle altre tecniche di relaying.
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Análise Do Desempenho Do Sistema Mimo-Ofdm Com Técnicas de Retransmissão

Análise Do Desempenho Do Sistema Mimo-Ofdm Com Técnicas de Retransmissão

M Aravind Kumar

Edicoes Nosso Conhecimento
2023
pokkari
Uma rede de retransmiss o uma vasta classe de configura o de rede frequentemente utilizada em redes sem fios, em que o n de origem e o n de destino n o podem comunicar diretamente e est o interligados com a ajuda de alguns n s. Os diferentes m todos pelos quais as redes de retransmiss o s o implementadas no sistema s o conhecidos como t cnicas de retransmiss o. Neste artigo, apresentamos a an lise da efici ncia espetral e do desempenho BER do sistema sem fios MIMO-OFDM com diferentes t cnicas de retransmiss o no canal de desvanecimento Rayleigh. Os resultados simulados para diferentes esquemas de modula o s o apresentados. Os resultados obtidos mostraram que a t cnica de retransmiss o h brida proporciona uma melhor efici ncia espetral e um melhor desempenho da taxa de erro de bits (BER) em compara o com as outras t cnicas de retransmiss o.
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Bodenanalyse Und Anbauempfehlungen Durch Maschinelles Lernen

Bodenanalyse Und Anbauempfehlungen Durch Maschinelles Lernen

M Aravind Kumar

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Dieses Buch fasst die Bedeutung des indischen Agrarsektors zusammen. Er ist notwendig f r das berleben und die Expansion der indischen Wirtschaft. Indien ist ein bedeutender Produzent vieler verschiedener landwirtschaftlicher Erzeugnisse. Bei der Kultivierung von Nutzpflanzen spielt der Boden eine entscheidende Rolle. Der Boden ist eine nicht erneuerbare, dynamische nat rliche Ressource, die zum Leben ben tigt wird. Die Auswahl der richtigen Kulturpflanze entsprechend den Bed rfnissen des Bodens ist ein h ufiges Problem, mit dem junge indische Landwirte konfrontiert sind. Die Folge ist ein erheblicher R ckgang der Produktivit t. Fr her wurde der Pflanzenbau von Landwirten mit praktischer Erfahrung betrieben. Heute sind die Landwirte nicht mehr in der Lage, auf der Grundlage der Bodenbeschaffenheit die ideale Kulturpflanze auszuw hlen. Daher wurde ein Empfehlungssystem entwickelt, das mit Hilfe eines Algorithmus des maschinellen Lernens die Pflanzen vorschl gt, die auf einem bestimmten Boden angebaut werden k nnen. In dem vorgeschlagenen System verarbeiten wir das vom Benutzer gelieferte Bild des Bodens und klassifizieren es in eine von vier Bodenklassen: Rot, Schwemmland, Schwarz und Lehm. Dies wird durch ein MobileNetV2-Architekturmodell erreicht. Bei der Vorhersage des Bodentyps werden verschiedene Pflanzen empfohlen, die auf diesem Boden angebaut werden k nnen.
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L'Analyse Des Sols Et La Recommandation de Cultures À l'Aide de l'Apprentissage Automatique

L'Analyse Des Sols Et La Recommandation de Cultures À l'Aide de l'Apprentissage Automatique

M Aravind Kumar

Editions Notre Savoir
2023
pokkari
Ce livre r sume l'importance du secteur agricole indien. Il est n cessaire la survie et l'expansion de l' conomie indienne. L'Inde est un producteur important de nombreux produits agricoles. Dans le processus de culture, le sol joue un r le crucial. Le sol est une ressource naturelle non renouvelable et dynamique n cessaire la vie. Le choix de la bonne culture en fonction des besoins du sol est un probl me courant auquel sont confront s les jeunes agriculteurs indiens. Il en r sulte une baisse significative de leur productivit . Auparavant, les cultures taient pratiqu es par des agriculteurs ayant une exp rience pratique. En se basant sur les qualit s et les propri t s du sol, les agriculteurs ne sont plus en mesure de s lectionner la culture id ale. C'est pourquoi un syst me de recommandation utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour sugg rer la culture qui peut tre r colt e dans ce sol sp cifique a t d velopp . Dans le syst me propos , nous traitons l'image du sol fournie par l'utilisateur et la classons dans l'une des quatre cat gories de sol: Rouge, Alluvial, Noir et Argile. Un mod le d'architecture MobileNetV2 permet de r aliser cette op ration. Plusieurs cultures pouvant tre cultiv es dans ce type de sol sont recommand es lorsque le type de sol est pr vu.
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Analisi del Suolo E Raccomandazione Delle Colture Grazie All'apprendimento Automatico

Analisi del Suolo E Raccomandazione Delle Colture Grazie All'apprendimento Automatico

M Aravind Kumar

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Questo libro riassume l'importanza del settore agricolo indiano. necessario per la sopravvivenza e l'espansione dell'economia indiana. L'India un importante produttore di molti beni agricoli diversi. Nel processo di coltivazione delle colture, il suolo fondamentale. Il suolo una risorsa naturale dinamica e non rinnovabile, necessaria per la vita. La scelta della coltura giusta in base alle esigenze del terreno un problema comune dei giovani agricoltori indiani. Il risultato un calo significativo della produttivit . In passato la coltivazione delle colture veniva effettuata da agricoltori con esperienza pratica. In base alle qualit e alle propriet del terreno, gli agricoltori non sono pi in grado di selezionare la coltura ideale. Pertanto, stato sviluppato un sistema di raccomandazione che utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per suggerire la coltura che pu essere raccolta in quel determinato terreno. Nel sistema proposto, elaboriamo l'immagine del terreno fornita dall'utente e la classifichiamo in una delle quattro classificazioni di terreno: Rosso, Alluvionale, Nero e Argilla. A tal fine, viene utilizzato un modello di architettura MobileNetV2. Quando il tipo di terreno previsto, vengono consigliate diverse colture che possono essere coltivate in quel tipo di terreno.
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Análise Do Solo E Recomendação de Culturas Utilizando a Aprendizagem Automática

Análise Do Solo E Recomendação de Culturas Utilizando a Aprendizagem Automática

M Aravind Kumar

Edicoes Nosso Conhecimento
2023
pokkari
Este livro resume a import ncia do sector agr cola da ndia. necess rio para a sobreviv ncia e expans o da economia indiana. A ndia um produtor importante de muitos produtos agr colas diferentes. No processo de cultivo das culturas, o solo crucial. O solo um recurso natural din mico e n o renov vel, necess rio vida. A sele o da cultura certa com base nas necessidades do solo um problema comum enfrentado pelos jovens agricultores indianos. Em consequ ncia, registam um decl nio significativo da produtividade. Antigamente, o cultivo das culturas era efectuado por agricultores com experi ncia pr tica. Com base nas qualidades e propriedades do solo, os agricultores j n o s o capazes de selecionar a cultura ideal. Por conseguinte, foi desenvolvido um sistema de recomenda o que utiliza um algoritmo de aprendizagem autom tica para sugerir a cultura que pode ser colhida nesse solo espec fico. No sistema proposto, processamos a imagem do solo fornecida pelo utilizador e classificamo-la numa das quatro classifica es de solo: Vermelho, Aluvial, Preto e Argiloso. Para tal, utiliza-se um modelo de arquitetura MobileNetV2. Quando o tipo de solo previsto, s o recomendadas v rias culturas que podem ser cultivadas nesse tipo de solo.
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Metamorph Face Maker Using Artificial Intelligence

Metamorph Face Maker Using Artificial Intelligence

M Aravind Kumar; D Haritha; T Aruna Kumari

Lap Lambert Academic Publishing
2024
pokkari
Face morphing attack is proved to be a serious threat to the existing face recognition systems. Although a few face morphing detection methods have been put forward, the face morphing accomplice's facial restoration remains a challenging problem. In this paper, a face de- morphing generative adversarial network (FD-GAN) is proposed to restore the accomplice's facial image. It utilizes a symmetric dual network architecture and two levels of restoration losses to separate the identity feature of the morphing accomplice. By exploiting the captured facial image (containing the criminal's identity) from the face recognition system and the morphed image stored in the e-passport system (containing both criminal and accomplice's identities), the FD-GAN can effectively restore the accomplice's facial image. Experimental results and analysis demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. It has great potential to be applied for tracing the identity of face morphing attack's accomplice in criminal investigation and judicial forensics.
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Criador de rosto metamorfo usando inteligência artificial

Criador de rosto metamorfo usando inteligência artificial

M Aravind Kumar; D Haritha; T Aruna Kumari

Edicoes Nosso Conhecimento
2024
pokkari
O ataque de "face morphing" revelou-se uma s ria amea a para os actuais sistemas de reconhecimento facial. Embora tenham sido propostos alguns m todos de dete o de face morphing, o restauro do rosto do c mplice que sofreu o ataque continua a ser um problema dif cil. Neste artigo, proposta uma rede advers ria generativa de de- morphing facial (FD-GAN) para restaurar a imagem facial do c mplice. Utiliza uma arquitetura de rede dupla sim trica e dois n veis de perdas de restauro para separar a carater stica de identidade do c mplice morphing. Explorando a imagem facial capturada (que cont m a identidade do criminoso) do sistema de reconhecimento facial e a imagem transformada armazenada no sistema de passaporte eletr nico (que cont m as identidades do criminoso e do c mplice), o FD-GAN pode restaurar eficazmente a imagem facial do c mplice. Os resultados experimentais e a an lise demonstram a efic cia do esquema proposto. Tem um grande potencial para ser aplicado no rastreio da identidade do c mplice de um ataque de transforma o facial na investiga o criminal e forense judicial.
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Metamorph-Gesichtsersteller mit künstlicher Intelligenz

Metamorph-Gesichtsersteller mit künstlicher Intelligenz

M Aravind Kumar; D Haritha; T Aruna Kumari

Verlag Unser Wissen
2024
pokkari
Gesichtsverformungsangriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung f r die bestehenden Gesichtserkennungssysteme dar. Obwohl einige Methoden zur Erkennung von Gesichtsverformungen entwickelt wurden, bleibt die Wiederherstellung des Gesichts eines Komplizen, der sich verformt hat, ein schwieriges Problem. In diesem Papier wird ein generatives generatives adversarisches Netzwerk (FD-GAN) zur Wiederherstellung des Gesichtsbildes des Komplizen vorgeschlagen. Es nutzt eine symmetrische duale Netzwerkarchitektur und zwei Stufen von Wiederherstellungsverlusten, um das Identit tsmerkmal des morphenden Komplizen zu trennen. Durch die Nutzung des vom Gesichtserkennungssystem erfassten Gesichtsbildes (das die Identit t des Kriminellen enth lt) und des im elektronischen Reisepass gespeicherten gemorphten Bildes (das sowohl die Identit t des Kriminellen als auch die des Komplizen enth lt), kann das FD-GAN das Gesichtsbild des Komplizen effektiv wiederherstellen. Experimentelle Ergebnisse und Analysen belegen die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Verfahrens. Es hat ein gro es Potenzial f r die R ckverfolgung der Identit t des Komplizen eines Face-Morphing-Angriffs bei kriminalpolizeilichen und forensischen Untersuchungen.
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Créateur de visage métamorphosé utilisant l'intelligence artificielle

Créateur de visage métamorphosé utilisant l'intelligence artificielle

M Aravind Kumar; D Haritha; T Aruna Kumari

Editions Notre Savoir
2024
pokkari
L'attaque par morphing du visage s'av re tre une menace s rieuse pour les syst mes de reconnaissance faciale existants. Bien que quelques m thodes de d tection du morphage des visages aient t propos es, la restauration de l'image faciale d'un complice ayant subi un morphage des visages reste un probl me difficile. Dans cet article, un r seau accusatoire g n ratif de morphing de visage (FD-GAN) est propos pour restaurer l'image faciale du complice. Il utilise une architecture de r seau double sym trique et deux niveaux de pertes de restauration pour s parer la caract ristique d'identit du complice de morphing. En exploitant l'image faciale captur e (contenant l'identit du criminel) par le syst me de reconnaissance faciale et l'image morph e stock e dans le syst me de passeport lectronique (contenant les identit s du criminel et du complice), le FD-GAN peut restaurer efficacement l'image faciale du complice. Les r sultats exp rimentaux et l'analyse d montrent l'efficacit du syst me propos . Il a un grand potentiel d'application pour retrouver l'identit du complice d'une attaque par morphing facial dans le cadre d'une enqu te criminelle et de la criminalistique judiciaire.
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Creatore di volti metamorfici utilizzando l'intelligenza artificiale

Creatore di volti metamorfici utilizzando l'intelligenza artificiale

M Aravind Kumar; D Haritha; T Aruna Kumari

Edizioni Sapienza
2024
pokkari
L'attacco di face morphing si rivelato una seria minaccia per i sistemi di riconoscimento facciale esistenti. Sebbene siano stati proposti alcuni metodi di rilevamento del face morphing, il ripristino del volto del complice rimane un problema impegnativo. In questo lavoro, viene proposta una rete generativa avversaria di de-morfismo facciale (FD-GAN) per ripristinare l'immagine facciale del complice. Utilizza un'architettura di rete duale simmetrica e due livelli di perdite di ripristino per separare le caratteristiche dell'identit del complice morphing. Sfruttando l'immagine facciale catturata (contenente l'identit del criminale) dal sistema di riconoscimento facciale e l'immagine morphing memorizzata nel sistema di passaporto elettronico (contenente le identit del criminale e del complice), l'FD-GAN pu ripristinare efficacemente l'immagine facciale del complice. I risultati sperimentali e l'analisi dimostrano l'efficacia dello schema proposto. Ha un grande potenziale per essere applicato per rintracciare l'identit del complice di un attacco di face morphing nelle indagini criminali e nella forensics giudiziaria.
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